科研智能(AI for Research and Development,以下簡稱 AI4R&D, 人工智能賦能科學研究及產業研發)是科學智能(AI for Science, AI4S)概念的延伸和擴展,主要包括兩方面內涵,一是聚焦人工智 能加速基礎科學研究,拓展研究思路,加速研究進程;二是強調人 工智能在應用研究和產業研發中的重要作用,全面提升工程技術創 新的效率。科研智能代表了科技創新的新范式和新動能,有望全面 加速基礎研究和產業研發的進程,并縮短兩者之間的轉化周期,推 動科技成果在工業界的產業化和規模應用。科研智能正在全球范圍 內加速發展。各國相繼發布政策構筑科研智能發展 環境。
2024 年發布報告《科研智能(AI4R&D)—人工智能驅動 的研發新范式》,旨在描繪科研智能領域的生態全景,為政府部門制定產業政策、指導項目布局提供參考,為研究機構、科技企業把握 技術方向、開拓應用場景提供借鑒,加速該領域的技術創新和應用 實踐,為我國在該領域搶占發展先機提供助力。未來,中國信通院 將關注全球科研智能發展動向,深化對關鍵技術和產業趨勢的研判, 加強與科研機構、高校、企業等產學研各界的交流合作,共同推進 科研智能生態體系建設,為科技強國和創新型國家建設提供有力支 撐。
科研算力與科研數據的深度融合為 AI4R&D 奠定了堅實基礎。 由 AI 框架、算法庫、開發套件及領域模型組成的開發工具鏈極大提 升了科研效率,促進了跨學科、跨領域的協同創新與融合,深刻改 變了科學研究范式
人工智能正在深刻影響和重塑科學研究和產業研發的范式,并 經歷著快速而深刻的變革。高校、科研機構以及企業在跨學科研究 和合作方面不斷探索,推動了人工智能與科學研究的深度融合,逐 步形成了涵蓋多學科、多領域、多應用場景的多元化產業生態體系。 展望未來,科研智能的發展將持續受到以下幾個方面的驅動。
一是技術創新與突破。隨著人工智能算法、算力和數據的發展,有 望進一步提升科研人員解決復雜科研問題的能力,激發更多技術創 新和突破。二是跨學科融合。隨著科研智能應用的拓展,不同學科、 不同行業領域之間的融合,也將推動新理論、新方法、新技術和新 應用的誕生。三是產業化應用。隨著科研智能在材料設計、氣象預 測、工業仿真、新藥研發等領域的產業化應用,將為社會和經濟發 展帶來深遠影響。四是政策保障。有為政府和有效市場的結合,將 是科研智能發展的重要保障,為其長遠發展提供堅實基礎。
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